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用于保存用户作业的SQL执行计划。 SQL执行计划保存在DLI作业桶中付费存储，系统不会主动删除，建议您配置桶生命周期，通过配置指定规则来实现定时删除或迁移桶中不再使用的SQL执行计划。了解配置DLI作业桶。 查看SQL执行计划 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
列。 如果需要购买其他规格的队列，则可以先创建上述某一规格队列后，通过如下操作实现： “包年/包月”队列：则可以通过变更普通队列规格操作来实现。 “按需计费”队列：则可以通过普通队列弹性扩缩容操作来实现。 购买时长 选择“包年/包月”计费模式时，需要选择“购买时长”。购买时长越长
持。 DLI经典型跨源连接停止服务后，可以使用哪个功能替换？ 推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的增强型跨源连接功能，通过建立对等连接，实现DLI与数据源的VPC网络互通，为DLI的跨源分析提供了支持。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考跨源分析开发方式。 增强型跨源连接收费吗？
DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 除了DLI元数据，DLI还支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理，无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务。 发布区域：全部 OBS 2.0支持 DLI元数据
x版本的执行方式，您可以通过将 spark.sql.legacy.respectNullabilityInTextDatasetConversion设置为true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响。 示例代码： 执行sql： spark.read.schema(StructType( StructField("f1"
对等连接ID：增强型跨源在该队列所在集群中创建的对等连接ID。 每一个增强型跨源对每一个绑定的队列都会创建一个对等连接。该对等连接用于实现跨VPC通信，请确保数据源使用的安全组开放了DLI队列网段的访问，并且在使用跨源过程中不要删除该对等连接。 对等连接的连接状态： 跨源连接
编写UDTF函数代码。完整样例代码请参考样例代码。 UDTF的类需要继承“org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF”，实现initialize，process，close三个方法。 UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息，如，返回个数，类型等。
11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
link作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。创建自定义镜像请参考使用自定义镜像增强作业运行环境。 DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
sink会保证至少一次将数据插入Kafka topic。这意味着，Flink可以将具有相同key的重复记录写入Kafka topic。因此，upsert-kafka 连接器可以实现幂等写入。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 create table kafkaSource(
具中将scope设为provided 日志配置文件（例如：“log4j.properties”或者“logback.xml”等） 日志输出实现类JAR包（例如：log4j等） 注意事项 创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖。 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
通过DLI开放的API和调用示例，您可以使用并管理队列，SQL作业，Spark作业和跨源作业等。您还可以直接调用DLI SDK提供的接口函数实现业务。 常用API API概览 队列相关API Spark作业相关API 增强型跨源相关API 流作业相关API 流作业模板相关API SDK参考
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark
TPC-H 基准测试是由 TPC-D（由 TPC 组织于 1994 年制定的标准，用于决策支持系统方面的测试基准）发展而来的。TPC-H用3NF实现了一个数据仓库，共包含8个基本关系，其数据量可以设定从1G~3T不等。TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22)，其主要评价指
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